c++ onnxruntime gpu推理

ONNXRuntime是一个开源的高性能深度学习模型运行库，它支持多种深度学习框架的模型转换，并能够在CPU、GPU以及各种硬件上运行。如果你想在C++中利用GPU资源进行ONNX模型的推理，ONNXRuntime提供了相应的API。

首先，你需要安装包含GPU支持的ONNXRuntime版本，这通常涉及到构建过程时选择GPU构建选项。然后，你可以通过`ORT::SessionOptions`设置GPU相关的属性，例如指定设备类型(`ORT::ExecutionProvider::CUDA`)，并创建一个支持GPU的会话。

下面是一个简单的示例：

#include "onnxruntime/capi/ort_inference.h"

// 设置GPU模式
 OrtSessionOptions* options = ortCreateSessionOptions();
 ORT_SET_SESSION_LOGSeverity(options, ORT_LOG_INFO); // 更改日志级别
 options->SetExecutionProviderPreference(ORT_EXECUTION_PROVIDER_CUDA, 1);

// 加载ONNX模型
std::string model_path = "path_to_your_onnx_model.onnx";
std::unique_ptr<OrtSession> session(ortCreateSession(model_path.c_str(), options));

// 执行推理
std::vector<float> input_data; // 输入数据准备
std::vector<float> output_buffer;
std::vector<OrtValue> inputs{{OrtValue::CreateTensor<float>(input_data)}};
session->Run(inputs, {}, &output_buffer); // 第二个参数为空表示无输入名称

// 获取输出结果
for (const auto& tensor : output_buffer) {
    const float* data = tensor.Get<Tensor>().Data<float>();
    // 处理输出...
}

// 清理资源
ortReleaseSession(session.get());
ortReleaseSessionOptions(options);